Guida per principianti all’Ingegneria delle Prompt

Guida all'Ingegneria delle Prompt per principianti

Con l’esplosione della crescita degli utenti con AI come ChatGPT e Bard di Google, l’ingegneria delle istruzioni sta diventando sempre più compresa per il suo valore. Se non sei familiare con il termine, l’ingegneria delle istruzioni è una tecnica cruciale per utilizzare in modo efficace modelli di linguaggio (LLM) basati su testo come ChatGPT e Bard.

Il processo prevede la creazione di istruzioni o query ben progettate, chiamate prompt, per ottenere risposte desiderate dal modello. Fornendo prompt chiari e specifici, è possibile guidare l’output del LLM e migliorare la qualità e la pertinenza del testo generato. Semplicemente, potrebbe fare la differenza tra una informazione utile o qualcosa di banale e poco interessante.

Quindi vediamo alcuni modi per sviluppare le tue competenze nell’ingegneria delle istruzioni.

Comprendere il comportamento del LLM

Prima di immergersi nell’ingegneria delle istruzioni, è importante comprendere il comportamento dell’IA con cui si sta lavorando. L’IA di Bing, ChatGPT e Bard sono simili, ma non sono la stessa cosa. Questo vale anche per altri LLM. Detto questo, è importante notare che ogni modello ha i suoi punti di forza, debolezze e limitazioni.

Assicurati quindi di prenderti il tempo necessario per familiarizzare con le risposte tipiche, le tendenze e i possibili pregiudizi del LLM per prendere decisioni migliori nella creazione dei prompt.

Definire obiettivi chiari

Per quanto riguarda i modelli AI attuali, è importante essere chiari. Ricorda che spesso mancano di riflessi contestuali. Quindi è importante iniziare il prompt definendo i tuoi obiettivi e i risultati desiderati. Che si tratti di scrittura creativa, rispondere a domande, generazione di codice o qualsiasi altra attività, avere un obiettivo chiaro guiderà la progettazione del prompt e garantirà che il LLM generi risposte pertinenti. Se non sei chiaro, rischi di ottenere un testo generato che non è utile.

Utilizza istruzioni specifiche

Questo è molto importante. Quando si lavora con LLM, è necessario evitare prompt vaghi o ambigui. Per essere efficaci, è necessario fornire istruzioni specifiche per guidare la risposta del LLM. Puoi farlo specificando il formato, il contesto o le informazioni desiderate esplicitamente per ottenere risultati accurati e pertinenti.

Fornire contesto

Come accennato in precedenza, i LLM, almeno per ora, mancano di riflessi contestuali. Quindi, per ottenere risposte più consapevoli del contesto dal modello, è necessario fornire informazioni rilevanti al LLM. Questo include, ma non si limita a, aggiungere testo introduttivo o fornire una frase di apertura per impostare il contesto del testo generato. Ricorda, puoi aggiungere contesto, ma è importante assicurarsi che il contesto che fornisci non sia informazione superflua.

Controllo della lunghezza

A volte, quando si lavora con un’IA, può fornire molte informazioni e può essere schiacciante. Un modo per affrontare questo problema è utilizzare tecniche di controllo della lunghezza. Questo è utile quando hai bisogno di risposte di una lunghezza specifica o quando le informazioni che stai cercando sono meglio riassunte. Inoltre, se utilizzi una connessione API a un LLM, hai il controllo della lunghezza per limitare l’utilizzo dei token. Per fare ciò, puoi impostare un limite massimo di token o informare l’IA nel messaggio del prompt per indicare quando interrompere la generazione di testo.

Temperatura e campionamento

I LLM basati su testo utilizzano il campionamento per generare risposte. Regolare il parametro “temperatura” controlla la casualità dell’output. Valori più alti rendono il testo più diversificato ma rischiano di essere meno coerenti, mentre valori più bassi lo rendono più focalizzato ma ripetitivo. Sperimenta con la temperatura per trovare il giusto equilibrio per il tuo caso d’uso.

Perfezionamento iterativo

Puoi perfezionare iterativamente i tuoi prompt in base alle risposte del LLM. Puoi farlo osservando il comportamento del modello e modificando i prompt per ottenere risultati più accurati e desiderabili. Ad esempio, in ChatGPT potresti notare che una parte di un prompt non ti fornisce le informazioni che stai cercando. Puoi aprire una nuova chat, migliorare leggermente il prompt, eliminare le informazioni che potrebbero non funzionare e riprovare. Questo ti fornirà indizi e indicazioni per futuri prompt.

Sperimenta e Impara

Come per qualsiasi nuova abilità, più cerchi di creare prompt e provi, migliorerai. Ecco perché una buona ingegneria dei prompt spesso implica sperimentazione e apprendimento dal comportamento del LLM. Questo vale per diversi modelli, poiché un prompt inserito in ChatGPT genererà probabilmente un risultato diverso se invece fosse stato inserito in Bard, e viceversa. Quindi non abbiate paura di iterare i vostri prompt e osservare come diverse istruzioni influenzano gli output per ottenere i risultati desiderati.

Potreste scoprire che un prompt funziona bene per un po’ di tempo, ma man mano che i modelli si sviluppano ulteriormente, la qualità del testo generato potrebbe cambiare, in meglio o in peggio. Quindi siate aperti alla sperimentazione.

Conclusioni

Come potete vedere, incorporando l’ingegneria dei prompt nella vostra interazione con i LLM basati su testo, sbloccate un potente modo per modellare le loro risposte in modo efficace. Quindi tenete a mente, seguite i principi illustrati in questa guida e siate disposti a continuare il vostro percorso di apprendimento. Perché, man mano che lo farete, migliorerete la qualità e la pertinenza del testo generato e raggiungerete i vostri obiettivi in modo più efficiente.

Come per qualsiasi abilità, è importante imparare dagli esperti del settore e ODSC West offrirà straordinarie opportunità, workshop, talk ed eventi che non solo vi aiuteranno a migliorare le vostre capacità di ingegneria dei prompt, ma vi aiuteranno anche a tracciare una strada avanti in questo settore in crescita.

Quindi acquistate oggi il vostro biglietto e preparatevi a sfruttare il potenziale del vostro prompt.